El sistema de 5 estrellas es injusto para los trabajadores de la Gig Economy. Aquí una solución

Como consumidores, estamos acostumbrados a calificar los productos y servicios que pagamos. Desde papel de baño y tacos, hasta rentas vacacionales y cursos en línea. La calificación de 5 estrellas es la norma para evaluar prácticamente cualquier experiencia del cliente. Pero para los trabajadores de plataformas que ofrecen todo tipo de servicios cotidianos, estas calificaciones son una pesadilla.

A los consumidores les toma solo unos segundos dar una reseña, pero cualquier calificación inferior a cinco estrellas puede afectar drásticamente los ingresos y el acceso al trabajo de un trabajador detrás de este sitio. Académicos de todo el mundo descubrieron que las reseñas negativas a menudo sirven como herramientas disciplinarias que pueden reducir el salario de un trabajador, generar una escasez inexplicable de trabajos temporales o provocar una suspensión o desactivación repentina y que no tiene justificación detrás de la plataforma.

Si a esto le sumamos los numerosos prejuicios raciales, tanto sutiles como evidentes, que influyen en la manera en que los usuarios abordan las calificaciones, no sorprende que los trabajadores independientes, que representan entre 10% y 38% de la fuerza laboral estadounidense, estén plagados de paranoia e inseguridad. 

Ante los cambios y los procesos de revisión de usuarios, las métricas de rendimiento y los algoritmos opacos, una cosa está clara: los trabajadores se enfrentan a jefes digitales invisibles, solo para ganar lo suficiente para sobrevivir. Un nuevo estudio publicado en la revista científica Nature finalmente demuestra que estas calificaciones con estrellas son una basura y sugiere que los trabajadores temporales podrían tener más posibilidades de obtener un trabajo justo con una sencilla modificación de diseño. 

Una pequeña brecha con enormes consecuencias

Las investigaciones existentes demuestran que, cuando los clientes envían evaluaciones, los trabajadores de minorías étnicas tienen mayor probabilidad de ser evaluados negativamente, incluso si su rendimiento y calidad son efectivos. Sin embargo, se sabe menos sobre cómo erradicar o corregir estos sesgos, especialmente en el panorama de la economía colaborativa.

Sin embargo, Tristan L. Botelho  Katherine DeCelles, Demetrius Humes y Sora Jun, todos académicos de universidades norteamericanas, tienen la hipótesis de que al cambiar a una escala de calificación binaria (es decir, pulgar hacia arriba/pulgar hacia abajo) estos sesgos podrían reducirse. 

Al equipo se le presentó una vía para probar esto porque la plataforma de economía colaborativa con la que estaban colaborando, que conecta a propietarios de viviendas de América del Norte con empresarios de pequeñas empresas para reparaciones domésticas decidió simplificar las calificaciones de sus clientes del sistema común de cinco estrellas a una escala sencilla de votos a favor o en contra.

La decisión fue apresurada, sin previo aviso a clientes ni empleados. Las calificaciones dependían de la finalización del trabajo, lo que dejaba abierta la posibilidad de que clientes con actitudes racistas pudieran cancelar sin repercusiones. Al analizar unas 70,000 calificaciones de clientes, tanto anteriores como posteriores al cambio abrupto, se identificó un patrón claro.

Estrellas y sesgos raciales

Bajo la escala de cinco estrellas, los trabajadores de color recibieron calificaciones ligeramente inferiores en promedio (4.72 estrellas) que los trabajadores blancos (4.79 estrellas). Pero esta pequeña diferencia tuvo consecuencias enormes. Dado que las calificaciones determinaban el salario, los trabajadores de color ganaron solo 91 centavos por cada dólar que ganaron los trabajadores blancos, por el mismo trabajo. Tras el cambio a una escala de aprobación en lugar de desaprobación, la brecha de calificación y, por lo tanto, la brecha salarial, desapareció.

“Cualquier desviación de las cinco estrellas es problemática, ya que las plataformas dependen en gran medida de estas calificaciones, pero esta fue la primera vez que la vi vinculada a un resultado para los trabajadores, y a pesar de las décadas que dediqué al estudio de la desigualdad en los procesos de evaluación, me impactó”, afirma Tristan L. Botelho, coautor del artículo y profesor asociado de Comportamiento Organizacional en la Escuela de Administración de Yale. 

“Si dejas una reseña de cuatro estrellas, no le estás diciendo a alguien que lea 80% del libro; sin embargo, muchas plataformas permiten que el evaluador cree su propia rúbrica sobre su significado”, explica Botelho. “Tus cuatro estrellas son diferentes a las mías y con todo este ruido, enfocarse en lo bueno frente a lo malo reduce la posibilidad de que se cuelen sesgos sutiles”.

Hacia unas condiciones de juego más equitativas

El cambio no consiste en quitarle la responsabilidad a los clientes. En teoría, sistemas con un diseño más justo podrían mitigar los sesgos raciales, de género y lingüísticos (entre otros) y su efecto negativo en los trabajadores, lo que resultaría en evaluaciones más precisas. Las calificaciones con estrellas también dificultan la identificación y la resolución de las malas experiencias, crean más barreras que soluciones. Por el contrario, las calificaciones con votos positivos o negativos preguntan directamente si el servicio cumplió con los estándares del cliente. De no ser así, las plataformas podrían hacer un seguimiento para mejorar. Un sistema de calificación rediseñado podría ofrecer una vía para fomentar la seguridad de los trabajadores y hacer que las plataformas parezcan más receptivas y justas.

Muchas soluciones basadas en evidencia requieren capacitación, inversión y experiencia. Pero implementar un sistema binario simple sería fácil para la mayoría de las empresas, incluso si comenzaran con pequeñas pruebas en ciertos mercados. “En definitiva, las numerosas plataformas con las que he hablado están interesadas en que sus procesos de evaluación sean justos y precisos”. Desde la publicación del informe en febrero, varias organizaciones expresaron su interés en obtener más información.

“A menudo damos por sentado el diseño de las aplicaciones”, dice Botelho. “Animo a las plataformas y empresas a reflexionar y preguntarse: ¿Cuál es el objetivo de este proceso de evaluación? ¿Realmente nos ayuda a recopilar información útil?”.

Alejarse de las clasificaciones con estrellas no resolverá todos los problemas que enfrentan los trabajadores de la economía informal (solo una regulación más sólida lo hará), pero es un paso hacia la domesticación de esos crueles dioses digitales.